Nondifferentiable and Two-Level Mathematical Programming
2012 เดกเดฟเดธเด ยท Springer Science & Business Media
1.0star
เดเดฐเต เด
เดตเดฒเตเดเดจเดreport
เด-เดฌเตเดเตเดเต
470
เดชเตเดเตเดเตพ
reportเดฑเตเดฑเตเดฑเดฟเดเดเตเดเดณเตเด เดฑเดฟเดตเตเดฏเตเดเดณเตเด เดชเดฐเดฟเดถเตเดงเดฟเดเตเดเตเดฑเดชเตเดชเดฟเดเตเดเดคเดฒเตเดฒ ย เดเตเดเตเดคเดฒเดฑเดฟเดฏเตเด
เด เด-เดฌเตเดเตเดเดฟเดจเตเดเตเดเตเดฑเดฟเดเตเดเต
The analysis and design of engineering and industrial systems has come to rely heavily on the use of optimization techniques. The theory developed over the last 40 years, coupled with an increasing number of powerful computational procedures, has made it possible to routinely solve problems arising in such diverse fields as aircraft design, material flow, curve fitting, capital expansion, and oil refining just to name a few. Mathematical programming plays a central role in each of these areas and can be considered the primary tool for systems optimization. Limits have been placed on the types of problems that can be solved, though, by the difficulty of handling functions that are not everywhere differentiable. To deal with real applications, it is often necessary to be able to optimize functions that while continuous are not differentiable in the classical sense. As the title of the book indicates, our chief concern is with (i) nondifferentiable mathematical programs, and (ii) two-level optimization problems. In the first half of the book, we study basic theory for general smooth and nonsmooth functions of many variables. After providing some background, we extend traditional (differentiable) nonlinear programming to the nondifferentiable case. The term used for the resultant problem is nondifferentiable mathematical programming. The major focus is on the derivation of optimality conditions for general nondifferentiable nonlinear programs. We introduce the concept of the generalized gradient and derive Kuhn-Tucker-type optimality conditions for the corresponding formulations.
เดฑเตเดฑเตเดฑเดฟเดเดเตเดเดณเตเด เดฑเดฟเดตเตเดฏเตเดเดณเตเด
1.0
เดเดฐเต เด
เดตเดฒเตเดเดจเด
เด เด-เดฌเตเดเตเดเต เดฑเตเดฑเตเดฑเต เดเตเดฏเตเดฏเตเด
เดจเดฟเดเตเดเดณเตเดเต เด
เดญเดฟเดชเตเดฐเดพเดฏเด เดเดเตเดเดณเต เด
เดฑเดฟเดฏเดฟเดเตเดเตเด.
เดตเดพเดฏเดจเดพ เดตเดฟเดตเดฐเดเตเดเตพ
เดธเตโเดฎเดพเตผเดเตเดเตเดซเตเดฃเตเดเดณเตเด เดเดพเดฌเตโเดฒเตเดฑเตเดฑเตเดเดณเตเด
Android, iPad/iPhone เดเดจเตเดจเดฟเดตเดฏเตเดเตเดเดพเดฏเดฟ Google Play เดฌเตเดเตโเดธเต เดเดชเตเดชเต เดเตปเดธเตโเดฑเตเดฑเดพเตพ เดเตเดฏเตเดฏเตเด. เดเดคเต เดจเดฟเดเตเดเดณเตเดเต เด
เดเตเดเตเดฃเตเดเตเดฎเดพเดฏเดฟ เดธเตเดตเดฏเดฎเตเดต เดธเดฎเดจเตเดตเดฏเดฟเดชเตเดชเดฟเดเตเดเดชเตเดชเตเดเตเดเดฏเตเด, เดเดตเดฟเดเต เดเดฏเดฟเดฐเตเดจเตเดจเดพเดฒเตเด เดเตบเดฒเตเดจเดฟเตฝ เด
เดฒเตเดฒเตเดเตเดเดฟเตฝ เดเดซเตโเดฒเตเดจเดฟเตฝ เดตเดพเดฏเดฟเดเตเดเดพเตป เดจเดฟเดเตเดเดณเต เด
เดจเตเดตเดฆเดฟเดเตเดเตเดเดฏเตเด เดเตเดฏเตเดฏเตเดจเตเดจเต.
เดฒเดพเดชเตเดเตเดชเตเดชเตเดเดณเตเด เดเดฎเตเดชเตเดฏเตเดเตเดเดฑเตเดเดณเตเด
Google Play-เดฏเดฟเตฝ เดจเดฟเดจเตเดจเต เดตเดพเดเตเดเดฟเดฏเดฟเดเตเดเตเดณเตเดณ เดเดกเดฟเดฏเต เดฌเตเดเตเดเตเดเตพ เดเดฎเตเดชเตเดฏเตเดเตเดเดฑเดฟเดจเตโเดฑเต เดตเตเดฌเต เดฌเตเดฐเตเดธเตผ เดเดชเดฏเตเดเดฟเดเตเดเตเดเตเดฃเตเดเต เดตเดพเดฏเดฟเดเตเดเดพเดตเตเดจเตเดจเดคเดพเดฃเต.
เด-เดฑเตเดกเดฑเตเดเดณเตเด เดฎเดฑเตเดฑเต เดเดชเดเดฐเดฃเดเตเดเดณเตเด
Kobo เด-เดฑเตเดกเดฑเตเดเตพ เดชเตเดฒเตเดณเตเดณ เด-เดเดเตเดเต เดเดชเดเดฐเดฃเดเตเดเดณเดฟเตฝ เดตเดพเดฏเดฟเดเตเดเดพเตป เดเดฐเต เดซเดฏเตฝ เดกเตเตบเดฒเตเดกเต เดเตเดฏเตเดคเต เด
เดคเต เดจเดฟเดเตเดเดณเตเดเต เดเดชเดเดฐเดฃเดคเตเดคเดฟเดฒเตเดเตเดเต เดเตเดฎเดพเดฑเตเดฃเตเดเดคเตเดฃเตเดเต. เดชเดฟเดจเตเดคเตเดฃเดฏเตเดณเตเดณ เด-เดฑเตเดกเดฑเตเดเดณเดฟเดฒเตเดเตเดเต เดซเดฏเดฒเตเดเตพ เดเตเดฎเดพเดฑเดพเตป, เดธเดนเดพเดฏ เดเตเดจเตเดฆเตเดฐเดคเตเดคเดฟเดฒเตเดณเตเดณ เดตเดฟเดถเดฆเดฎเดพเดฏ เดจเดฟเตผเดฆเตเดฆเตเดถเดเตเดเตพ เดซเตเดณเต เดเตเดฏเตเดฏเตเด.
